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公开(公告)号:CN115913002A
公开(公告)日:2023-04-04
申请号:CN202211491180.9
申请日:2022-11-25
申请人: 江苏国科智能电气有限公司 , 山西财经大学 , 江苏省如东经济开发区管理委员会
IPC分类号: H02P6/10 , H02P6/28 , H02M7/5387 , H02M7/5395
摘要: 本发明提供了一种无刷直流电机三电平逆变器及其控制方法,包括如下步骤:分为电动和发电两种工作模式,所述控制方法在三电平逆变器的控制单元中实现,通过依次执行扇区判断环节、载波生成环节、调制波计算环节、PWM生成环节产生PWM控制信号;本发明可以降低开关器件的关断电压应力,降低电机的电流脉动和转矩脉动,优化电机控制性能的同时具备中点电压平衡能力,可以降低因电压不均衡产生的突发应急公共安全事件,提升应急处置能力,有效防范和处置电压超载应急事故,同时为以后相关的应急管理检修和排除提供一些参考意见。
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公开(公告)号:CN111355260B
公开(公告)日:2022-06-07
申请号:CN202010086386.8
申请日:2020-02-11
申请人: 北京科诺伟业科技股份有限公司 , 江苏国科智能电气有限公司
摘要: 一种全功率变速可逆式抽水蓄能机组变流器功率控制方法,所述的功率控制方法包含调度功率接收、锁相测速、异常转速控制、定子电压控制、有功电流计算五个环节。锁相测速环节采集发电电动机的定子三相电压Usabc和定子三相电流Isabc,输出机组转速ω;调度功率接收环节根据功率调度指令PAGC输出有符号调度下发有功功率PAGCS;异常转速控制环节输出转速异常附加功率PAUX;定子电压控制环节对定子电压进行闭环控制,输出定子d轴电流参考IsdRef;有功电流计算环节输出定子q轴电流参考IsqRef。功率控制方法输出的定子d轴电流参考IsdRef和定子q轴电流参考IsqRef经过定子电流闭环控制和PWM调制后输出PWM信号SPWM,控制主电路电力电子器件的开通关断,实现机组功率快速响应的同时保障机组运行安全。
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公开(公告)号:CN112019118B
公开(公告)日:2022-04-15
申请号:CN202010864025.1
申请日:2020-08-25
申请人: 科诺伟业风能设备(北京)有限公司 , 江苏国科智能电气有限公司 , 山东大学
IPC分类号: H02P21/22 , H02P21/14 , H02P21/34 , H02M7/487 , H02M7/5387 , H02P101/15
摘要: 一种直驱风电变流器无定子电压测量矢量控制方法,包含定子电流计算环节、初始磁链计算环节、磁链锁相环节、参考电流计算环节、电流闭环控制环节五部分。定子电流计算环节采集三相定子电流Isa、Isb、Isc,转化为αβ坐标系上的定子电流Isα、Isβ和DQ坐标上的定子电流Isd、Isq;初始磁链计算环节通过输出7个ΔT0时间的零矢量,分8个阶段确定允许起动时刻的发电机角频率ω0和磁链角度初值θψ0,输出机侧变流器允许起动标识ST_Per;磁链锁相环节在ST_Per=1后在ω0、θψ0的基础上进行锁相,输出发电机角频率ω和磁链角度θψd;参考电流计算环节输出DQ坐标系上的定子参考电流IsdRef、IsqRef;电流闭环控制环节采用PI调节器对DQ坐标系上的定子电流进行闭环控制,输出αβ坐标系上的定子控制电压Usca、Uscβ和DQ坐标系上的定子控制电压Uscd、Uscq。
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公开(公告)号:CN114295368A
公开(公告)日:2022-04-08
申请号:CN202111603784.3
申请日:2021-12-24
申请人: 江苏国科智能电气有限公司
IPC分类号: G01M13/021 , G01M13/028 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62
摘要: 本发明提出了一种多通道融合的风电行星齿轮箱故障诊断方法,该方法通过采集风电行星齿轮箱关键位置的多传感器振动信号,考虑通道间故障耦合关联信息,设计全局和局部卷积神经网络自动提取通道间耦合特征和通道内故障特征,从而获得行星齿轮箱更为完整的故障信息,并利用自适应动态加权模块,筛选故障高相关性特征,抑制噪声干扰,进一步地提高故障诊断精度。本发明能够自动提取并融合多通道振动信号中的时空特征,抑制干扰,提高了故障特征提取能力和故障诊断精度。
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公开(公告)号:CN112746934B
公开(公告)日:2022-03-15
申请号:CN202011639678.6
申请日:2020-12-31
申请人: 江苏国科智能电气有限公司 , 河北工业大学
摘要: 一种自联想神经网络诊断风机故障的方法,将采集的数据归一化,去除奇异值,分为训练数据和测试数据。根据输入输出样本数据,确定自联想神经网络的输入输出节点及隐藏层结构。在保证种群多样性的同时选出较优个体的前提下,设计风机变桨系统故障诊断的选择算子公式,避免网络的权值和阈值陷入局部最优点,提高风机故障诊断准确率。设计适合风机变桨系统故障诊断的适应度函数,引入接收者操作特征曲线下方的面积AUC,以确保较低的漏诊率,并降低不平衡数据对模型诊断效果的干扰。基于改进自适应遗传算法‑自联想神经网络算法建立变桨系统正常运行模型,采用詹森‑山农散度比较正常时刻与故障时刻残差分布的偏移度,实现对变桨系统的故障诊断。
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公开(公告)号:CN112366969B
公开(公告)日:2022-03-15
申请号:CN202011204965.4
申请日:2020-11-02
申请人: 江苏国科智能电气有限公司 , 科诺伟业风能设备(北京)有限公司
摘要: 一种NPC三电平变流器控制电源供电系统,包含主电路和控制单元两部分。主电路采用全桥双推挽隔离型DC/DC拓扑,由高压侧电路、隔离变压器和低压侧电路构成。隔离变压器为共铁芯四绕组结构,高压侧第一绕组和第二绕组连接成推挽结构,低压侧第三绕组和第四绕组连接成推挽结构;主电路高压侧通过XHP、XHO、XHN端子分别取电于NPC三电平变流器的正母线、零母线和负母线,全桥电路两个桥臂的AC端分别连接隔离变压器第一绕组首端X11和第二绕组尾端X22,高压侧两绕组的串接点X121连接到中性点NO;控制单元包含电压闭环控制、锯齿波发生、一级PWM生成和二级PWM调理分配四个环节,通过控制使全桥电路的G1G4和G2G3间隔开关周期Ts交替以占空比D导通,实现电源能量变换与输出电压控制。
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公开(公告)号:CN111030078A
公开(公告)日:2020-04-17
申请号:CN201911353818.0
申请日:2019-12-25
申请人: 江苏国科智能电气有限公司
摘要: 一种直流电网接地装置,分为主电路和控制单元两部分,主电路与直流电网通过正极端子Pbus+、负极端子Pbus-和接地端子PGnd连接。主电路包含S1U、S1D、S2U、S2D、S3U、S3D六个测试开关,以及R1C、R2C、R3C三个测试电阻。控制单元实现本发明接地装置的控制,控制单元采集正极对地电压UdcP和负极对地电压UdcN,负极对地电压UdcN减去正极对地电压UdcP得到中点偏差电压UNeut;中点偏差电压UNeut求微分得到中点偏差电压变化率pUNeut,UNeut经过低通滤波得到中点偏差电压滤波值UNeutf,UNeut减去UNeutf得到中点偏差电压暂态值ΔUNeut;根据pUNeut进行上测试开关预备状态SWPP和下测试开关预备状态SWNP两个直流电网接地装置工作状态的切换,在上测试开关预备状态SWPP时,根据ΔUNeut控制三个上测试开关的接通与断开,在下测试开关预备状态SWNP时,根据ΔUNeut控制三个下测试开关的接通与断开。
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公开(公告)号:CN114295368B
公开(公告)日:2024-10-15
申请号:CN202111603784.3
申请日:2021-12-24
申请人: 江苏国科智能电气有限公司 , 华能通辽风力发电有限公司
IPC分类号: G01M13/021 , G01M13/028 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F18/25 , G06F18/24
摘要: 本发明提出了一种多通道融合的风电行星齿轮箱故障诊断方法,该方法通过采集风电行星齿轮箱关键位置的多传感器振动信号,考虑通道间故障耦合关联信息,设计全局和局部卷积神经网络自动提取通道间耦合特征和通道内故障特征,从而获得行星齿轮箱更为完整的故障信息,并利用自适应动态加权模块,筛选故障高相关性特征,抑制噪声干扰,进一步地提高故障诊断精度。本发明能够自动提取并融合多通道振动信号中的时空特征,抑制干扰,提高了故障特征提取能力和故障诊断精度。
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公开(公告)号:CN118410410A
公开(公告)日:2024-07-30
申请号:CN202311858978.7
申请日:2024-04-24
IPC分类号: G06F18/2415 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/096 , F03D17/00 , F03D80/40 , G06F123/02
摘要: 本发明公开了基于特征对齐的跨风电机组叶片故障诊断模型的构建方法,首先利用风机的监督控制与数据获取系统收集叶片的运行数据,移除其中的无效数据后将数据集划分为训练集、验证集以及测试集,并将来自于不同机组的数据集分别作为源域和目标域。此外,在包含有时空注意力的CNN‑LSTM并联网络中引入4次MMD算法来分别降低不同数据集的时空特征差异,从而提升模型的跨机组泛化性能。在模型训练阶段使用SAW损失函数来应对数据集的类别不平衡性,并基于分析由MMD算法和SAW函数产生的损失值随训练迭代次数变化的趋势来为这些损失赋予合适的权重从而进一步改善分类结果。本发明提供的故障诊断模型显著提升模型的跨机组泛化能力。
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公开(公告)号:CN117909889A
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202211741490.1
申请日:2022-12-31
申请人: 江苏国科智能电气有限公司
IPC分类号: G06F18/2433 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/096
摘要: 本发明涉及一种基于动态对抗自适应的跨风电机组迁移故障诊断方法,属于故障诊断技术领域,包括采集利用同风场同类型真实的风电机组SCADA数据,进行数据预处理;划分源域机组和目标域机组,获取训练集、验证集和测试集;设计特征学习模块、故障分类器、全局领域鉴别器和局部领域鉴别器,分别实现深层时空特征提取、目标域样本的故障类型预测、全局边缘分布对齐和子领域条件分布对齐;设计动态调整因子自动调整边缘分布与条件分布、全局差异与局部差异之间的相对权重。本发明能够动态衡量全局差异与局部差异、边缘分布与条件分布的相对重要性,自适应减小机组间数据多元分布异构,提高模型对不同风机数据的泛化能力以及在新目标机组的故障诊断精度。
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